基于贝叶斯网络的体域网多模态健康数据融合方法

作     者：史春燕 翟羽婷 王磊 SHI Chunyan1 ,ZHAI Yuting1, WANG Lei2

作者机构：张家口学院理学院河北张家口075000 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 

基　　金：江苏省政策引导类计划(产学研合作)-前瞻性联合研究项目(BY2016049-01) 

出 版 物：《传感技术学报》 (Chinese Journal of Sensors and Actuators)

年 卷 期：2017年第30卷第10期

页      码：1602-1607页

摘      要：体域网作为无线传感器网络在生物医学领域的一个重要分支能够远程实时监测人体多项健康数据。针对基于体域网采集到的多模态健康数据融合与分析方法进行研究,设计了一套包括动态心电传感器、血压传感器和血氧饱和度传感器的体域网组网方式,提出了一种基于贝叶斯网络模型和推理算法的心肌缺血监测识别方法。通过对60例确诊心脏病患者施行单一模态动态心电监测和多模态健康数据监测对比实验,验证了所提出的多模态健康数据融合方法能够有效提高无症状性心肌缺血的检出率,为临床应用提供了一种新的辅助判别手段。

主 题 词：体域网 多模态 数据融合 贝叶斯网络 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn. 1004-1699.2017.10.025

馆 藏 号：203277732...